많은 경우, 부분 손상된 얼굴 영상을 복원해야 할 필요가 있다. 대표적인 예로는 감시 카메라에 찍힌 범인의 얼굴 영상이 이에 속한다. 이런 경우 얼굴의 중요한 부분이 가려져 있기 때문에 자동 얼굴 인식 시스템이나 사람의 관찰로는 그 부분을 인식하기는 매우 어렵다. 이 논문에서는 그 어려움을 극복하기 위해 Kernel PCA 기반 노이즈 제거 기법을 부분 손상된 얼굴 영상에 적용한 문제를 고려해 보았다.
영상 개선은 영상처리의 전처리 단계로, 주로 영상필터를 사용하여 영상처리의 성능을 향상시킨다. 각종 목적에 맞는 다양한 영상 필터가 제안되고 있으며, 복수의 필터를 적응하여 보다 좋은 효과를 얻기도 한다. 다양한 영상 필터를 적절히 적용하면 하나의 필터를 사용하는 것보다 더 높은 품질을 얻을 수 있지만, 영상 필터가 다양할수록 우수한 필터 조합을 찾는 것은 매우 어렵다. 본 논문에서는 유전자 알고리즘을 이용하여 문제에 적절한 필터 조합을 찾는 방법을 제안한다. 진화에 의해 성능이 좋은 필터 조합을 자동으로 찾기 때문에, 전문가의 지식이 필요하지 않고, 영상 개선의 여러 분야에 적용될 수 있다. 제안하는 방법을 임펄스 노이즈 제거를 위해 적용하였고, 기존의 영상 개선 방법보다 높은 성능을 획득하였다.
본 논문에서는 타이어의 물리적인 요소 중 하나인 압력정보를 이용해서 자동차의 하중 표출이 가능한 타이어 공기압 측정 기술을 사용한 차량의 적재중량 측정시스템 설계 기법을 제안한다. 제안된 기법은 하중 및 진동에 의한 노이즈 보정, 기체유량 보정, 데이터 믹서, 중량 환산 등의 4가지 과정으로 구성된다. 하중 및 진동에 의한 노이즈 보정에서는 외부충격 및 차량이 주행 중 발생하는 진동 등에 의해 타이어의 내부 압력이 상승하는 노이즈를 제거한다. 기체유량 보정 과정에서는 하중 및 진동에 의한 노이즈 보정 과정을 거친 데이터에 대하여 지면의 온도상승에 의해 타이어의 내부 압력이 상승하는 노이즈를 제거한다. 데이터 믹서 과정에서는 화물적재 시 타이어에 수직으로 전달이 되어 타이어의 압력변화에 따른 공차, 중차, 만차에 대한 하중과 압력 등을 분류하게 된다. 중량 환산 과정에서는 하중 및 진동에 의한 노이즈 보정 및 기체유량 보정을 거친 데이터를 사용하여 중량 환산 알고리즘을 통해 중량으로 표출된다. 중량 환산 알고리즘은 하중과 압력변화에 대한 선형 함수의 기울기인 중량 환산 Factor를 구하여 중량을 환산한다. 본 논문에서 제안된 타이어 공기압 측정 기술을 사용한 차량의 적재중량 측정 시스템의 정밀도를 평가하기 위해 자체적으로 테스트 베드를 구축하여 평가하였다. 하중 및 진동에 의한 노이즈 보정 결과와 기체 유량 데이터 보정 결과는 신뢰성 있는 결과를 나타내었다. 또한 중량 정밀도 반복 실험도 국내 업체 기준치인 90% 보다 우수한 중량 정밀도를 나타내었다.
이전의 정보화는 글이나 혹은 음성에 의존했다면, 현대사회의 정보전송은 다양한 영상 매체를 이용하여 전송하고 있다. 휴대폰과 TV, 컴퓨터는 대표적인 영상신호를 이용하는 매개체로서 현대사회를 이루는 큰 축이라고 할 수 있다. 이러한 이유로 중요성이 부각되어지는 영상 신호의 개발은 크게 압축 및 인식 그리고 복원 등 많은 부분에서 연구가 되어지고 있다. 노이즈는 이러한 신호를 이용함에 따라 필연적으로 발생되며, 발생되는 노이즈로서는 임펄스 노이즈(Impulse Noise)와 AWGN(Additive White Gaussian Noise)가 대표적이다. 이러한 노이즈를 줄이기 위하여 다양한 필터가 개발되고 있으며, 각기 그 잡음의 성향에 따라 다른 필터가 사용되어진다. 그러나 잡음은 신호에서 독립적으로 발생되어지는 것이 아니라 중첩되어 발생되어진다. 본 논문은 이러한 중첩된 잡음을 제거하고자 영상필터를 제안하였으며, 이를 기존의 다른 필터와 비교하였다.
현재, 영상처리에 있어서 잡음을 제거함과 동시에 영상의 에지성분을 보존하는 필터링 방법에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그리고 임펄스 노이즈 환경에서는 SM(standard median) 필터가우수한 잡음 제거 성능을 나타내었으나, 영상의 에지성분에 대한 오류가 발생하고 있다. 이에 따라, SM 필터를 개선한 다양한 방법들이 제안되었으며, CWM(center weighted median) 필터가 대표적이다. 또한, 에지의 보존이나 처리속도의 관점에서 더욱 향상된 성능을 나타내기 위한 방법으로 min-max 연산에 기반한 방법들이 있다 본 논문에서는 임펄스 노이즈에 의해 훼손된 화소에 대해, 그 화소를 둘러 싼 surrounding band의 최대 또는 최소 값을 이용하여 처리하였으며, 시뮬레이션을 통해 제안한 필터의 성능을 기존의 방법과 비교하였다.
본 연구의 목적은 일괄매매와 접속매매에서의 주가변동의 행태를 이론적으로 구명하고, 이를 바탕으로 우리나라 종합주가지수를 이용하여 일중 주가지수수익률분산을 구하여 두 제도를 실증적으로 비교분석하는 데 있다. 정보거래자와 무정보거래자가 증권시장에 참여한다는 전제하에 일괄매매와 접속매매의 주가변동성을 유도하고, 양제도에서의 주가변동성을 이론적으로 비교 분석한 결과, 시점간 정보 거래자비율이나 혹은 거래자수가 일정할 경우, 접속매매의 가격변동성이 일괄매매의 가격변동성 보다 큰 것으로 분석된다. 그러나 매 시점마다 정보거래자비율과 거래자수가 일정하지 않을 경우에는 일괄매매의 주가변동성이 접속매매의 주가변동성 보다 더 큰 경우도 발생하지만, 시점1의 거래자비율이 $20%{\sim}80%$ 사이에서 변동할 경우에는 역시 접속매매가 일괄매매보다 주가변동성이 더 클 가능성은 크게 높아진다. 이 같은 이론연구를 바탕으로 노이즈제거전 10분간격 주가지수수익률분산을 살펴본 결과, 9시 41분이 가장 크고 폐장동시호가가 가장 작은 것으로 분석되었으며, 또한 전장에서는 작아지는 경향을 보이고 후장에서는 폭 넓은 U자 형태를 갖는 것으로 나타난다. 그리고 동시호가의 주가지수수익률분산은 개장동시호가가 가장 크고, 후장개장동시호가가 그 다음이며, 가장작은 것은 폐장동시호가인 것으로 분석된다. 폐장동시호가와 후장개장동시호가의 주가지수수익률분산이 대부분의 접속매매보다는 작으나, 노이즈제거후 주가지수수익률분산은 전장개장동시호가가 노이즈제거전과 마찬가지로 가장 컸지만, 폐장동시호가는 전장접속매매와 후장개시동시호가 보다 더 크게 나타났다. 이와 같이 전장개장동시호가의 주가지수수익률분산이 높은 것은 전일 15시부터 당일 9시 31분까지를 대상으로 주가지수수익률이 계산되어진 것과 긴 비거래시간 때문으로 해석할 수 있다. 그리고 폐장동시호가의 주가지수수익률분산이 접속매매 보다 큰 것은 본 연구모형에서 말하는 정보분산이 시점간에 같지 않고 폐장동시호가의 정보분산이 큰 데서 그 원인을 찾을 수 있다. 현재 우리나라에서는 매매제도가 주가변동에 미치는 영향에 대한 이론적 실증적 연구가 미진하고, 이에 대한 관심이 비교적 적다. 따라서 본 연구는 매매제도에 따른 주가변동성의 행태 뿐만 아니라 정보변동의 분산, 정보거래자의 정보해석노이즈, 무정보거래자의 유동성노이즈 등이 주가변동성에 미치는 영향에 대한 이해의 폭을 넓혀 줌으로써 증권시장의 효율성제고에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문은 노이즈 캔슬링 헤드폰을 위한 능동 소음 제어 알고리즘을 제안한다. 제안 알고리즘은 피드백 구조의 filtered-x least mean square algorithm(FxLMS) 기반 능동 소음 제어 기술을 이용하여 외부에서 헤드폰 내부로 유입되는 소음을 제어한다. 이때 가변적인 2차 경로에 강인하게 대처하기 위해 지속적으로 2차 경로를 추정하는 잔여 음악제거기 기반의 온라인 2차 경로 추정 알고리즘을 이용한다. 실험을 통해 2차 경로가 변화하는 환경에서 제안 능동 소음제어 알고리즘은 기존 알고리즘들에 비해 음악 신호의 왜곡 없이 안정적으로 일관성 있는 소음 제어 성능을 보임을 확인하였다.
한국천문연구원은 한일상관센터(Korea-Japan Correlation Center)에 2009년부터 한일공동 VLBI상관기(Korea-Japan Joint VLBI Correlator, KJJVC)를 설치하여 운영하고 있다. 한일공동VLBI상관기는 한국우주전파관측망(Korean VLBI Network, KVN), VERA(VLBI Exploration of Radio Astrometry), JVN(Japanese VLBI Network)을 연결하여 관측을 수행하고 동아시아 지역의 VLBI 관측망의 상관처리를 담당할 예정이다. 한일공동VLBI상관기 중에서 데이터동기재생처리장치(Raw VLBI Data Buffer, RVDB)와 관측데이터를 재생할 수 있는 재생기 시스템(Mark5B)간의 데이터 전송은 1Gbps 전송속도를 가지는 VSI(VLBI Standard Interface)규격의 전송케이블을 통하여 수행된다. 고속 데이터 전송에 있어 발생하는 전자기방해(Electromagnetic Interference, EMI)는 관측 데이터의 손실을 발생시키며, 이러한 고속데이터 전송간에 발생하는 EMI는 케이블의 길이가 길어질수록 많이 발생하게 되며 향후 상관기 시스템의 확장을 고려할 때 상당한 문제점을 초래 할 수 있다. 따라서, VSI규격의 통신에서 발생하는 EMI 노이즈 정도를 측정하고, 노이즈 제거 필터를 적용하여 데이터 손실을 최소화 할 수 있는 방안을 고려하였다. 본 발표에서는 한일공동VLBI상관기(KJJVC)에서 운용되는 고속재생기(Mark5B)와 RVDB간의 VSI방식의 데이터 전송에 있어 야기되는 EMI를 제거하고 관측 데이터의 손실을 최소화할 수 있는 방안을 제안한다.
본 논문의 목적은 측정된 뇌자도 신호의 잡음제거 및 분석을 목적으로 하는 뇌자도 신호처리 시스템의 개발이다. 뇌자도 신호의 크기는 매우 작고 외부 노이즈 환경에 민감하게 반응하기 때문에 다양한 신호처리 기법을 이용하여 뇌자도 신호의 신뢰성을 높이는 것이 중요하다. 본 논문에서는 40채널 SQUID 시스템을 이용하여 뇌에서 발생하는 자기 신호를 측정하고, 측정된 데이터에 존재하는 노이즈 성분을 선형필터와SQUID 시스템의 레퍼런스 채널을 이용하여 제거하며, 이를 분석하는 뇌자도 신호처리 시스템을 개발하였다. 실제로 청각자극을 이용하여 뇌자도 신호를 측정, 분석 함으로써 개발된 뇌자도 신호처리 시스템의 신뢰성을 확인하였다. 또한 측정한 뇌자도 신호에서 주파수 대역에 따른 뇌자도 신호의 분포를 Map으로 구성하였으며, dipole source의 위치를 표시하였다.
컴퓨터를 이용한 문서정보의 처리를 위해서는 기본적으로 문서영상내의 각 특징영역을 분리하는 것이 필수적이다. 본 논문에서는 노이즈가 존재하는 non-manhattan layout 이치 문서영상내의 halftone 이미지, 선 및 텍스트 등의 중요한 특징영역들을 자동으로 구분 추출하는 효과적인 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘의 기본적인 아이디어는 먼저 처리속도의 고속화를 위하여 원본 영상을 축소시키는 것이 필수적인 바, 축소 시 노이즈의 제거와 동시에 축소된 영상 내에서 원하는 영역의 특징들이 잘 나타나도록 하는 임계치 축소기법을 제안 사용하여 축소영상을 만든 다음, 축소영상에 다양한 모폴로지 필터를 적용함으로써 각 알고리즘의 성능을 이용한 노이즈 문서영상을 이용한 시뮬레이션을 통하여 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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